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Enregistrement W1510243503 · doi:10.1108/09534811111132730

Having your cake and eating it too

2011· article· en· W1510243503 sur OpenAlexaff
Chahrazad Abdallah, Jean‐Louis Denis, Ann Langley

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Change Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensHEC MontréalÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityAmbiguityExtant taxonCredibilityContradictionValue (mathematics)SociologyDilemmaEpistemologyPositive economicsSocial psychologyCreativityPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Previous work on paradox and contradiction has argued for management approaches that transcend dilemmas through a kind of creative synthesis. The purpose of this paper is to investigate empirically how change leaders' efforts to transcend contradictions emerge, evolve and contribute to organizational change. Design/methodology/approach The paper analyses three case studies in different sectors drawing on interviews, documents and observations. Findings It is found that discourses of transcendence emerge as leaders bring new elements to the debate and supply a rationale that creatively bridges opposite poles of a dilemma. The credibility of the discourse is enhanced when it is embedded in extant institutional ideas, when stakeholders' interests and values appear to be accommodated and when leaders are viewed as legitimate. However, inherent contradictions tend to resurface over time, suggesting that while transcendence offers a powerful stimulus for change, its range and lifetime may be transitory. Three mechanisms associated with the acceptance of transcendent ideas (quasi‐resolution of conflict, strategic ambiguity and groupthink) may sow the seeds of their eventual re‐evaluation and dissolution. Originality/value By examining the antecedents and consequences of transcendent discourses over time, the paper provides a nuanced view of their potential and limitations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,027
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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